La retención del mes 3 al mes 12 decide el LTV. No el mes 1. Mídela o pagas CAC dos veces por el mismo cliente.
En 30 segundos: Simula la curva de retención mes a mes por cohorte y separa lo que crece de verdad del revenue que solo viene de CAC quemado en nuevos. Cálculo determinístico con fórmulas auditables. El resultado es orientativo — ajusta los supuestos para reflejar tu operación real.
Usuarios activos en el mes m = Tamaño cohorte × (1 − churn mensual)^m
Retención (%) en el mes m = (1 − churn)^m × 100
Revenue mensual del mes m = Usuarios activos × ARPU
Revenue acumulado = Σ Revenue mensual desde el mes 1 al horizonte
Una cohorte de 500 usuarios entra en enero con ARPU $299 y churn mensual del 6%.
Mes 3 — retención: (1 − 0.06)^3 = 83.1% → 415 usuarios activos.
Mes 6 — retención: 69.0% → 345 usuarios activos.
Mes 12 — retención: 47.6% → 238 usuarios activos.
Revenue acumulado en 12 meses ≈ $1,055,000 — útil para comparar inversión inicial en adquirir esa cohorte.
Retención a 3 meses (M3) es el indicador temprano más confiable de salud del producto: cohortes que sobreviven los primeros 90 días tienden a quedarse mucho más.
La curva exponencial es un piso: la realidad suele ser mejor por activación tardía o reactivaciones, o peor por shocks (cambios de pricing, fallas).
Compara cohortes mes contra mes para detectar mejoras o degradaciones de producto. Si la cohorte de marzo retiene mejor a los 3 meses que la de febrero, algo cambió a favor.
Si tu retención M12 es menor al 30%, tu negocio depende fuertemente de adquirir nuevos clientes para crecer — palanca de retención es prioridad.
Para proyectar el revenue futuro de una campaña de adquisición antes de gastarla.
Al comparar canales de adquisición: una cohorte de orgánico suele retener mejor que una de paid.
Para fijar metas de retención por hito (M3, M6, M12) y dar al equipo de producto un norte cuantitativo.
Antes de cambiar pricing: simula con churn proyectado más alto para estimar cuánto del MRR actual está en riesgo.
En análisis post-incident: si una falla de producto disparó el churn mensual del 5% al 9% un mes, esta calculadora cuantifica el daño en revenue acumulado a 12 meses.
Asumir que una sola cohorte representa a todas. Cohortes de meses distintos pueden comportarse muy diferente — siempre compara al menos 3.
Tomar el churn promedio del último mes como churn mensual constante. Es mejor usar el churn mensual promedio de los últimos 3-6 meses.
Ignorar el revenue acumulado y mirar solo retención: una cohorte con churn alto pero ARPU alto puede ser más rentable que una con churn bajo y ARPU bajo.
Confundir retención de usuarios con retención de revenue. Si tienes downgrades, los usuarios siguen pero el revenue cae.
Cohortes saludables retienen 85-90% a M3, 75-85% a M6 y 65-75% a M12. Cohortes con retención M12 < 50% indican problema serio de fit.
Retención típica mucho más baja: 20-30% a M3 y 5-15% a M12. La estrategia es maximizar revenue por usuario en los primeros 90 días o construir hábito.
Patrón de uso por cohortes muy estacional: las cohortes de inicio de año académico retienen mejor que las de mitad de año. Conviene modelar cada cohorte estacional por separado.
Retención del lado oferta vs demanda divergente: vendedores que hacen una venta exitosa en M1 retienen el doble. Es útil modelar dos cohortes separadas.
Metodología y supuestos
Retención(t) = Clientes activos en mes t ÷ Clientes en mes 0 · GRR = 1 − Churn de revenue
Punto de Equilibrio
Cuánto necesitas vender para cubrir costos
Calculadora de IVA
Agrega o quita IVA a cualquier monto
Margen de Ganancia
Calcula tu margen bruto y neto
ROI
Retorno sobre tu inversión
ROAS y equilibrio publicitario
Calcula el ROAS de equilibrio y comprueba si tu campaña de anuncios es rentable.
Flujo de Caja Rápido
Calcula ingresos menos egresos en segundos
Tarifa por hora freelance
Calcula cuánto cobrar por hora para alcanzar el ingreso que quieres tras gastos e impuestos.
LTV y Churn
LTV, ratio LTV:CAC y payback de tu SaaS
CAC y Payback
CAC, payback y Magic Number SaaS
EOQ y Punto de Reorden
Cantidad económica de pedido y safety stock
Break-even de Ocupación
Ocupación mínima para cubrir costos
Demanda Estacional
Proyecta picos y valles de demanda
Interés Compuesto
Proyecta cuánto crece tu dinero con aportaciones periódicas e interés compuesto.
Los simuladores avanzados modelan escenarios completos — flujo de caja a 12 meses, pricing con sensibilidad, riesgo crediticio, rutas de entrega — con tus propios datos y sin registro.
Explorar los simuladoresGuía de la calculadora
Esta calculadora proyecta cómo se desvanece una cohorte de clientes mes a mes y qué ingreso deja en el camino. A partir del tamaño de la cohorte, el ARPU, el churn y un horizonte, construye la curva de retención, el triángulo de cohortes, el LTV acumulado de abajo hacia arriba y la vida media (el mes en que la cohorte cae al 50%).
Está dirigida a equipos de producto, growth y finanzas de SaaS y suscripciones que quieren ir más allá del churn promedio: la misma tasa de churn produce economías muy distintas según si las bajas se concentran al inicio (curva de sonrisa) o se reparten uniformes, y este motor modela ambas.
Modelo constante: Retención(m) = (1 − churn)^m
Modelo Weibull: Retención(m) = e^(−(m/η)^β), con β = 0.7 por defecto
Modelo dos fases: churn temprano hasta el mes de cruce, churn estable después
LTV bottom-up = Σ ARPU × Retención(m) × Margen bruto, para m = 1 … horizonte
NRR(m) = Retención(m) × (1 + expansión acumulada), con maduración gradual de la expansión
En el modelo Weibull por defecto, β menor a 1 produce la 'curva de sonrisa': la tasa de cancelación es alta en los primeros meses y decrece entre quienes permanecen. El parámetro de escala η se calibra automáticamente desde tu churn para que la retención a 12 meses coincida con la del modelo constante — así ambos modelos son comparables con el mismo dato de entrada.
El LTV se construye sumando el margen real de cada mes proyectado dentro del horizonte, en lugar de la aproximación ARPU ÷ churn, que sobreestima el valor cuando el churn temprano está concentrado.
Ejemplo hipotético con fines ilustrativos. Los números se reproducen exactamente al capturarlos en la calculadora de esta página.
Ejemplo calculado: una cohorte de 500 clientes con ARPU de $400, churn base del 5% mensual, horizonte de 24 meses y el modelo Weibull por defecto (margen bruto 70%).
Mes 2: quedan 419 clientes activos (83.9% de retención) — la caída temprana concentra las bajas de onboarding.
Mes 7: 328 activos (65.6%). Mes 13: 261 activos (52.2%).
Vida media: 14.2 meses — ahí la cohorte cruza el 50%.
Mes 24: 184 clientes siguen activos (36.8%). Ingreso acumulado de la cohorte: $2,703,142; margen bruto acumulado: $1,892,199.
LTV bottom-up: $1,892,199 ÷ 500 = $3,784 por cliente inicial dentro del horizonte de 24 meses.
Lectura: aunque el churn 'promedio' es 5%, la curva Weibull muestra pérdidas mucho más rápidas al inicio y más lentas después — la mitad de la cohorte se fue antes del mes 15, pero un tercio sigue presente a los dos años.
La forma de la curva importa más que el churn promedio: dos negocios con el mismo churn a 12 meses tienen LTV distintos si uno pierde a sus clientes en el primer trimestre y el otro los pierde repartidos. La caída temprana se ataca con onboarding; la caída tardía, con producto y éxito del cliente.
Usa la vida media para comparar camadas entre sí: si las cohortes recientes tienen vida media menor que las antiguas, la calidad de adquisición o el onboarding se degradaron, aunque el churn agregado del negocio aún no lo muestre.
El LTV bottom-up acotado al horizonte es deliberadamente conservador: no supone ingresos más allá de lo proyectado. Compararlo contra tu CAC da una lectura de payback más honesta que el LTV de fórmula cerrada.
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Última actualización: 19 de julio de 2026
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